(57)【要約】【課題】本発明の課題は、ＣＴボリュームデータにおいて脊椎を検出することに加えて、脊髄を顕著な特徴として検出することである。【解決手段】上記課題は、複数の体軸断層像を含んだＣＴボリュームデータを用いて脊髄を検出する方法において、前記複数の体軸断層像の第１の体軸断層像において第１脊髄点を検出し、この第１脊髄点に基づいて、前記複数の体軸断層像の第２の体軸断層像において少なくとも１つの第２脊髄点を求めるようにすることにより解決される。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の体軸断層像を含んだＣＴボリュームデータを用いて脊髄を検出する方法であって、前記複数の体軸断層像の第１の体軸断層像において第１脊髄点を検出するステップと、この第１脊髄点に基づいて、前記複数の体軸断層像の第２の体軸断層像において少なくとも１つの第２脊髄点を求めるステップを有することを特徴とする脊髄検出方法。
【請求項２】
第１脊髄点を検出する前記ステップは、脊椎に相当する第１の体軸断層像の高輝度骨領域を識別するステップと、前記高輝度骨領域の中央に低輝度領域を検出するステップと、リングモデルを用いて前記高輝度骨領域と前記低輝度領域との間の輝度差に基づいて第１の体軸断層像のリング状脊髄領域を画定するステップと、前記リング状脊髄領域の中心点を第１脊髄点に設定するステップから成る、請求項１記載の方法。
【請求項３】
リング状脊髄領域を画定する前記ステップは、一定の距離で隔てられた内円と外円を有するリングモデルを画定するステップと、リングモデルの内円と外円とにおける平均輝度の差が最大となる第１の体軸断層像上の最適リングを求めるステップとから成る、請求項２記載の方法。
【請求項４】
最適リングを求める前記ステップは、リングモデルを規定するパラメータを変化させるステップと、リングの外円と内円の平均輝度の差を計算することにより、リングモデルの各パラメータセットにより規定されるリングのコントラストスコアを求めるステップと、最大のコントラストスコアを有するリングを最適リングとして選択するステップから成る、請求項３記載の方法。
【請求項５】
リングモデルを規定するパラメータは、リングの中心点の位置と内円および外円の半径とから成る、請求項４記載の方法。
【請求項６】
少なくとも１つの第２脊髄点を求める前記ステップは前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を求めるステップから成る、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を求める前記ステップは、以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいて前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を逐次検出することにより、前記第１の体軸断層像とは反対の方向に第１脊髄点から前記複数の体軸断層像の各々を通って脊髄をトラッキングするステップから成る、請求項６記載の方法。
【請求項８】
脊髄点をトラッキングする前記ステップは、以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいて現在の体軸断層像上の脊髄中心位置を予測するステップと、現在の体軸断層像の輝度変化と現在の体軸断層像の予測された脊髄中心位置に対する近接性とに基づいて予測された脊髄中心位置を調整することにより現在の体軸断層像の脊髄点を計算するステップを各体軸断層像に対して順次実行することから成る、請求項７記載の方法。
【請求項９】
脊髄中心位置を予測する前記ステップは、以前に検出されたＫ個の脊髄点に直線を当てはめるステップと、前記直線と現在の体軸断層像との交点として脊髄中心位置を予測するステップとから成る、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
以前に検出されたＫ個の脊髄点に直線を当てはめる前記ステップは目的関数
【数１】
2007111533.tif 000008
を最小化するステップから成り、ここで、ｎは現在の体軸断層像を表しており、｛n−1,....,n−K｝は以前に処理されたＫ個の断層像を表しており、Ｌnは前記直線を表しており、pmは以前に検出された体軸断層像ｍの脊髄点を表しており、Ｄ（pm, Ln）は以前に検出された脊髄点pmから直線Ｌnまでの距離を表している、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
脊髄点を計算する前記ステップは、現在の体軸断層像上での輝度差と予測された脊髄中心位置に対するリング状脊髄領域の中心点の近接性とに基づいたリングモデルを用いて現在の体軸断層像のリング状脊髄領域を画定するステップと、このリング状脊髄領域の中心点を現在の体軸断層像の脊髄点に設定するステップとから成る、請求項８記載の方法。
【請求項１２】
リングモデルは一定の距離で隔てられた内円と外円を有しており、リング状脊髄領域を画定する前記ステップは式
【数２】
2007111533.tif 000009
を解くことにより最適リング
【数３】
2007111533.tif 000010
を計算するステップから成っており、ここで、
【数４】
2007111533.tif 000011
は最適リングの中心点であり、
【数５】
2007111533.tif 000012
は最適リングの内円または外円の一方の半径であり、
【数６】
2007111533.tif 000013
は外円上の平均輝度であり、
【数７】
2007111533.tif 000014
は内円上の平均輝度であり、
【数８】
2007111533.tif 000015
は予測された脊髄中心位置であり、αは調整パラメータである、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
複数の体軸断層像を含んだＣＴボリュームデータにおける脊髄検出のシステムであって、前記複数の体軸断層像の第１の体軸断層像において第１脊髄点を検出する手段と、この第１脊髄点に基づいて、前記複数の体軸断層像の第２の体軸断層像において少なくとも１つの第２脊髄点を求める手段を有することを特徴とする脊髄検出システム。
【請求項１４】
第１脊髄点を検出する前記手段は、脊椎に相当する第１の体軸断層像の高輝度骨領域と前記高輝度骨領域の中央の低輝度領域を識別する手段と、リングモデルを用いて前記高輝度骨領域と前記低輝度領域との間の輝度差に基づいて第１の体軸断層像のリング状脊髄領域を画定する手段と、前記リング状脊髄領域の中心点を第１脊髄点に設定する手段から成る、請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
リングモデルは一定の距離で隔てられた内円と外円を有しており、リング状脊髄領域を画定する前記手段は、リングモデルの内円と外円とにおける平均輝度の差が最大となる第１の体軸断層像上の最適リングを求める手段から成る、請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】
少なくとも１つの第２脊髄点を求める前記手段は、以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいて前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を逐次検出することにより、前記第１の体軸断層像とは反対の方向に第１脊髄点から前記複数の体軸断層像の各々を通って脊髄をトラッキングする手段から成る、請求項１３記載のシステム。
【請求項１７】
脊髄点をトラッキングする前記手段は、以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいて現在の体軸断層像上の脊髄中心位置を予測する手段と、現在の体軸断層像の輝度変化と現在の体軸断層像の予測された脊髄中心位置に対する近接性とに基づいて、予測された脊髄中心位置を調整することにより各体軸断層像の脊髄点を計算する手段から成る、請求項１６記載のシステム。
【請求項１８】
脊髄中心位置を予測する前記手段は、以前に検出されたＫ個の脊髄点に直線を当てはめる手段と、前記直線と現在の体軸断層像との交点として脊髄中心位置を予測する手段とから成る、請求項１６記載のシステム。
【請求項１９】
脊髄点を計算する前記手段は、現在の体軸断層像上での輝度差と予測された脊髄中心位置に対するリング状脊髄領域の中心点の近接性とに基づいたリングモデルを用いて現在の体軸断層像のリング状脊髄領域を画定する手段と、このリング状脊髄領域の中心点を現在の体軸断層像の脊髄点に設定する手段とから成る、請求項１６記載のシステム。
【請求項２０】
複数の体軸断層像を含んだＣＴボリュームデータにおける脊髄検出の方法を実行するためのコンピュータプログラム命令を記憶したコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータプログラム命令が、前記複数の体軸断層像の第１の体軸断層像において第１脊髄点を検出するステップと、この第１脊髄点に基づいて、前記複数の体軸断層像の第２の体軸断層像において少なくとも１つの第２脊髄点を求めるステップとを規定していることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記コンピュータプログラム命令は、脊椎に相当する第１の体軸断層像の高輝度骨領域を識別するステップと、前記高輝度骨領域の中央の低輝度領域を検出するステップと、リングモデルを用いて前記高輝度骨領域と前記低輝度領域との間の輝度差に基づいて第１の体軸断層像のリング状の脊髄領域を画定するステップと、前記リング状脊髄領域の中心点を第１脊髄点に設定するステップを規定している、請求項２０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
リング状脊髄領域を画定するステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、一定の距離で隔てられた内円と外円を有するリングモデルを画定するステップと、リングモデルの内円と外円とにおける平均輝度の間の差が最大となる第１の体軸断層像上の最適リングを求めるステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項２１記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
最適リングを求めるステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、リングモデルを規定するパラメータを変化させるステップと、リングの外円と内円の平均輝度の差を計算することにより、リングモデルの各パラメータセットにより規定されるリングのコントラストスコアを求めるステップと、最大のコントラストスコアを有するリングを最適リングとして選択するステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項２２記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
少なくとも１つの第２脊髄点を求めるステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を求めるステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項２０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を求めるステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいて前記複数の体軸断層像の各体軸断層像において脊髄点を逐次検出することにより、前記第１の体軸断層像とは反対の方向に第１脊髄点から前記複数の体軸断層像の各々を通って脊髄をトラッキングするステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項２４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
脊髄点をトラッキングするステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、各体軸断層像について、以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいて現在の体軸断層像上の脊髄中心位置を予測するステップと、現在の体軸断層像の輝度変化と現在の体軸断層像の予測された脊髄中心位置に対する近接性とに基づいて予測された脊髄中心位置を調整することにより現在の体軸断層像の脊髄点を計算するステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項１８記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
脊髄中心位置を予測するステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、以前に検出されたＫ個の脊髄点に直線を当てはめるステップと、前記直線と現在の体軸断層像との交点として脊髄中心位置を予測するステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項２６記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
以前に検出されたＫ個の脊髄点に直線を当てはめるステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、目的関数
【数９】
2007111533.tif 000016
を最小化するステップを規定したコンピュータプログラム命令から成り、ここで、ｎは現在の体軸断層像を表しており、｛n−1,....,n−K｝は以前に処理されたＫ個の断層像を表しており、Ｌnは前記直線を表しており、pmは以前に検出された体軸断層像ｍの脊髄点を表しており、Ｄ（pm, Ln）は以前に検出された脊髄点pmから直線Ｌnまでの距離を表している、請求項２７記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
脊髄点を計算するステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、現在の体軸断層像上での輝度差と予測された脊髄中心位置に対するリング状脊髄領域の中心点の近接性とに基づいたリングモデルを用いて現在の体軸断層像のリング状脊髄領域を画定するステップと、このリング状脊髄領域の中心点を現在の体軸断層像の脊髄点に設定するステップを規定したコンピュータプログラム命令から成る、請求項２６記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０】
リングモデルは一定の距離で隔てられた内円と外円を有しており、リング状脊髄領域を画定するステップを規定した前記コンピュータプログラム命令は、式
【数１０】
2007111533.tif 000017
を解くことにより最適リング
【数１１】
2007111533.tif 000018
を計算するステップを規定したコンピュータプログラム命令から成っており、ここで、
【数１２】
2007111533.tif 000019
は最適リングの中心点であり、
【数１３】
2007111533.tif 000020
は最適リングの内円または外円の一方の半径であり、
【数１４】
2007111533.tif 000021
は外円上の平均輝度であり、
【数１５】
2007111533.tif 000022
は内円上の平均輝度であり、
【数１６】
2007111533.tif 000023
は予測された脊髄中心位置であり、αは調整パラメータである、請求項２６記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は２００５年１０月１７日出願のアメリカ合衆国仮出願６０／７２７，５７１号の優先権を主張するものであり、上記仮出願の開示内容は参照により本願に含まれるものとする。
【背景技術】
【０００２】
本発明は胸部および腹部のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）ボリュームデータにおける脊髄検出に関する。
【０００３】
コンピュータ断層撮影（ＣＴ）は、ディジタルジオメトリ処理を用いて、単一の回転軸を中心として撮られた大量の２次元Ｘ線画像から患者体内の解剖学的構造の３次元画像を生成する医用撮像法である。このようなＣＴ撮影を用いれば、患者体内の解剖学的構造の仮想的表現であるＣＴボリュームデータが得られる。ＣＴボリュームデータは多層的な断層像、すなわち、２次元画像から成っており、これらを結合することで３次元画像が生成される。ＣＴ撮影は、肺、骨、軟組織および血管を含む数種の組織を非常に鮮明に示すことができるため、特に有用である。それゆえ、このような身体撮像法を用いれば、癌、心血管性疾患、感染症、外傷、および筋骨格障害などの問題を診断することができる。
【０００４】
骨はＣＴボリュームデータにおいて最も目立つ解剖学的構造であるので、このようなデータから確実に検出される。ＣＴボリュームデータに示されているように、個々の骨の形状は独特であるので、異なる骨を確実に区別ならびに同定することが可能である。例えば、胸部および腹部の脊椎は特徴のリソースとして貴重である。つまり、脊椎は、多層的なＣＴボリュームデータセットを比較または記録するに当たって、ＣＴボリュームデータにおける基準点の顕著な特徴として使用しうるということである。その理由は、脊椎が複雑な構造と境界面を有しているため、直線、平面、角、円などの脊椎検出に使用しうる弁別特徴が提供されるということにある。また、脊椎は胸および腹部全体にわたって存在しており、類似してはいるが互いに区別されうる特有の形状を有している。さらに、脊椎は身体の向き変えや捻りとともに動くので、特徴が身体の動きに対して比較的安定したものとなる。それゆえ、脊椎は多くの異なる臓器や身体部分の診断に使用されるＣＴボリュームデータの基準特徴として使用することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、ＣＴボリュームデータにおいて脊椎を検出することに加えて、脊髄を顕著な特徴として検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題は、複数の体軸断層像を含んだＣＴボリュームデータを用いて脊髄を検出する方法において、前記複数の体軸断層像の第１の体軸断層像において第１脊髄点を検出し、この第１脊髄点に基づいて、前記複数の体軸断層像の第２の体軸断層像において少なくとも１つの第２脊髄点を求めるようにすることにより解決される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明者は、ＣＴボリュームデータにおいて脊椎を検出することに加えて、脊髄を顕著な特徴として検出することが様々な適用形態において有用でありうることに気付いた。例えば、様々な癌の診断においては、この目的のために撮られた２つのＣＴスキャンを比較することによって、ある期間にわたる腫瘍の成長を観察することが望ましい。同じ患者からの２つのボリュームデータセットにおいて腫瘍をマッチングするには、大雑把な位置合わせが必要である。このような位置合わせにおいて、脊髄は幾何学的変換を評価するための２つのデータセット間の特徴の対応点として使用することができる。この変換は変形しうるものであり、したがって近似的なものとなるが、腫瘍の対応点を比較するには十分な正確性をもっている。
【０００８】
本発明者はまた、ＣＴボリュームデータにおける脊髄の検出は、脊柱疾患の検出および診断や２つのＣＴボリュームデータセットが同一の患者のものであるか否かの識別などの他の様々な適用形態においても使用しうることに気付いた。
【０００９】
それゆえ、本発明者は胸部および腹部のＣＴボリュームデータにおける脊髄の検出のための方法と装置を発明した。本発明の１つの実施形態では、ＣＴボリュームデータの初期体軸断層像について初期脊髄点が検出される。続いて、初期体軸断層像とは反対方向の残りの各体軸断層像の脊髄点を逐次検出することにより、初期脊髄点から残りの各体軸断層像を横断して脊髄がトラッキングされる。初期脊髄点は、初期体軸断層像における輝度の差に基づいたリングモデルを用いて検出される。このリングモデルは、リングの中心からの様々な距離における平均輝度差に基づいて、リング状の脊髄領域を決定する。リングの中心点は初期脊髄点となるように決定される。残りの各体軸断層像では、脊髄の中心の位置はそれ以前に検出された少なくとも１つの脊髄点に基づいている。任意の体軸断層像について、それ以前に処理されたＫ個の体軸断層像における先行するＫ個の脊髄点に対して直線を当てはめることができる。予測される脊髄中心位置はこの直線と体軸断層像との交点である。体軸断層像上の脊髄点は、体軸断層像におけるリングモデル輝度差を表す項と予測された脊髄中心位置に対する近接性を表す項を有するエネルギー関数を最小化することにより計算される。
【００１０】
当業者には、本発明の上記の利点および別の利点は以下の詳細な説明と添付の図面を参照することにより明らかになる。
【実施例】
【００１１】
本発明は胸部および腹部のＣＴボリュームデータにおける脊髄検出に関している。このＣＴボリュームデータは３次元ＣＴ画像の仮想的表現であり、本発明の方法を実行するコンピュータシステムにより処理することができる。ここで、３次元座標系は、身体上部から下部へと走るｚ軸と、身体の後ろから前へと走るｙ軸と、身体の左から右へと走るｘ軸を有するものとして定義されている。ＣＴボリュームデータはｘ軸およびｙ軸に沿った２次元画像である複数の体軸断層像から成っている。各体軸断層像は別個のｚ値に対応している。図１は、胸部ＣＴボリュームデータセットの体軸断層像１１０の例を示したものである。体軸断層像１１０は体長軸（ｚ軸）と直交する軸面に沿って生成された撮影像である。図１に示されているように、体軸断層像１１０内に脊椎１１２と脊髄１１４が見られる。
【００１２】
本発明の１つの実施形態によれば、１つの体軸断層像において脊髄の位置（ｘ、ｙ座標で）を検出し、ｚ軸方向に複数の体軸断層像の各々にわたって脊髄をトラッキングすることにより、ＣＴボリュームデータ内に脊髄が検出される。図２Ａ、２Ｂはそれぞれ閉輪郭と開輪郭をもった胸部ＣＴボリュームデータセットの例示的な体軸断層像２１０、２２０を示したものである。  図２Ａに示されているように、体軸断層像２１０は脊椎２１２と脊椎２１２の中央の脊髄領域２１４を断面図で示している。図２Ａの体軸断層像２１０は閉輪郭を有している。このことは、脊髄２１４が完全に脊椎２１２の骨によって包囲されていることを意味している。これは、図２Ａに示されているように、リング状の脊髄領域２１４を形成する。図２Ｂに示されているように、体軸断層像２２０は脊椎２２２と脊椎２２２の中央の脊髄領域２２４を断面図で示している。図２Ｂの体軸断層像２２０は開輪郭を有している。このことは、脊髄２２４が完全には脊椎２２２の骨によって包囲されていないことを意味している。
【００１３】
図３は、本発明の１つの実施形態に従って胸部および腹部のＣＴボリュームデータにおいて脊髄を検出する方法を図解したフローチャートである。図３を参照すると、ステップ３１０において、ＣＴボリュームデータの体軸断層像のうちの１つで初期脊髄点が検出される。この初期脊髄点はその体軸断層像において推定された脊髄中心である。  初期脊髄点を求めるために使用される体軸断層像はＣＴボリュームデータの複数の体軸断層像のうちのいずれであってもよい。１つの実施形態では、初期体軸断層像はｚ軸に沿った複数の断層像の中央に位置する体軸断層像である。図４は、本発明の１つの実施形態に従って体軸断層像内に初期脊髄点を検出する方法を図解することにより、ステップ３１０をより詳細に記述したフローチャートである。
【００１４】
ステップ４１０では、ＣＴボリュームデータの複数の体軸断層像から１つの体軸断層像が選択される。この体軸断層像は複数の体軸断層像から無作為に選択してもよいし、ｚ軸に沿って中央の体軸断層像が自動的に選択されるようにしてもよい。また、ユーザがユーザ入力装置（例えば、マウスなど）を用いてこの方法を実行するコンピュータシステムにユーザ選択を入力することにより体軸断層像を選択することができるようにすることも可能である。
【００１５】
ステップ４２０では、体軸断層像内で脊椎に相当する骨領域が識別される。骨はＣＴボリュームデータにおいて高い輝度を有しているため、体軸断層像内の骨領域は検出される。さらに、骨領域の形状と体軸断層像内での骨領域の位置とに基づいて、骨領域が脊椎であることを決定することができる。例えば、腹部または胸部のＣＴボリュームデータにおいて、脊椎は一般に体軸断層像の中心近くに位置している。したがって、体軸断層像の中心近くに位置し且つ脊椎のような形をした骨領域は脊椎として識別される。ステップ４３０では、脊椎に相当する骨領域の中央に低輝度領域が検出される。図２Ａおよび２Ｂに示されているように、脊髄は脊椎を画定する高輝度骨領域の中央の低輝度領域内に位置している。ステップ４４０では、脊髄領域を画定するためにリングモデルが低輝度領域に適用される。脊髄を囲む皮質骨（脊椎）の輝度は脊髄の輝度よりも遥かに高いため、図５に示されているような脊髄のリングモデルを適用することができる。図５は４つのパラメータＰ＝{X0,Y0,Ro,Ri}により一意に決定されるリングモデル５００を示している。ここで、（X0,Y0）はリングの重心であり、Ro、Riはそれぞれ外円５２０、内円５１０の半径である。リングモデル５００は、リングモデル５００の内円５１０と外円５２０とにおける輝度の差に基づいたリング状の領域として脊髄領域を画定する。Ｒi＝Ｒo−Ａと固定することも可能である。ここで、ＡはパラメータセットをＰ＝{X0,Y0,Ro}に縮小するための定数値である。例えば、本発明の１つの実施形態によれば、Ｒi＝Ｒo−４である。リングモデルのコントラストスコアは外円と内円とにおける平均輝度の差として定義することができる。最適リングＰ*は（ボックス制約付きの全数探索を用いて）下式のようにコントラストスコアを最大化することにより求められる。
【００１６】
【数１】
2007111533.tif 000002
ここで、P＝{Xinitial,Yinitial,Rinitial}は初期パラメータセットであり、ΔP＝{ΔX0,ΔY0,ΔR0}、
【数２】
2007111533.tif 000003
はそれぞれ外円および内円における平均輝度である。リングの初期中心パラメータは、骨領域に囲まれた低輝度領域が脊髄を表すという事実に基づいて自動的に検出されるようにしてもよいし、マウスクリックなどのユーザ入力によって選択されるようにしてもよい。
【００１７】
ステップ４５０では、最適リングＰ*の中心点が初期脊髄点として設定されている。最適リングＰ*はリングモデルを用いた脊髄位置の最良の推定であり、最適リングＰ*の中心点はその体軸断層像の脊髄中心を表している。この中心点が初期脊髄点として使用される。
【００１８】
図３に戻ると、ステップ３２０において、初期脊髄点に基づいて初期体軸断層像からｚ軸に沿って反対方向にすべての体軸断層像にわたって脊髄が逐次トラッキングされる。言い換えれば、脊髄は初期脊髄点から上方および下方へトラッキングされ、ＣＴボリュームデータの各体軸断層像における脊髄点が求められる。
【００１９】
考えられる１つの方法は、前の断層像で検出された脊髄点の位置を用いて現在の断層像の探索領域を決定することである。しかしながら、すべての断層像が図２Ｂに示されているようなリング状の皮質構造を含んでいるわけではない。現在の断層像が図２Ｂに示されているように開輪郭を含んでいる場合、コントラストスコアは脊髄中心からは程遠い局所極大値を有することがある。加えて、ある状況では、特にｙ軸に沿って脊髄中心の大きなシフトが生じることもある。これら２つの事実は相反するアプローチを要求する。確定された円形の脊柱管を完全には含んでいない断層像において検出をロバストにするには比較的小さなボックス制約が必要とされる一方で、脊柱管中心の突然のシフトに対処するには比較的大きなボックス制約が必要とされる。これらの対立する要求を克服する鍵は先行する脊髄検出の結果を脊髄ジオメトリに取り入れることである。実際、体軸断層像内での脊髄中心の位置はランダム過程であると考えられ、体軸断層像上の様々な位置において計算されるコントラストスコアは雑音のある観察であると考えられる。したがって、推定理論の適用が可能である。しかしながら、雑音モデルはガウシアンではなく、脊髄の滑らかさは被験者ごとに異なるので、厳密な確率論的定式化は困難な仕事となる。代わりに、エネルギーを基にしたロバストな再帰的推定方式を使用すれば、各体軸断層像の脊髄点を逐次検出することができるので、ステップ３２０を実施することができる。
【００２０】
図６は、ステップ３２０をより詳細に記述したフローチャートであり、以前に処理された体軸断層像において検出された脊髄点と現在の体軸断層像の輝度変化とに基づいて現在の体軸断層像における脊髄点を検出する方法を図解している。この方法は体軸断層像の各々に対して逐次的に実行される再帰的方法であり、各体軸断層像において脊髄点を検出する。
【００２１】
ステップ６１０では、以前の体軸断層像に基づいて検出された脊髄点の位置に基づいて、現在の体軸断層像の脊髄点の位置が予測される。脊髄中心の予測は、例えば自己回帰モデルを使用して、前に検出された脊髄点に基づいて脊髄の軌跡を適切にモデル化することにより行うことができる。このようなモデルは既知のシステムモデルに基づいていれば最適であるが、このケースではそれは明らかではない。代わりに、脊髄は現在の体軸断層像と隣接する体軸断層像とにおいては局所的に直線的であると仮定する。このような仮定は速度一定の自己回帰モデルに対応している。現在の断層像がｎであると仮定せよ。以前に処理されたＫ個の断層像｛n−1,...,n−K｝は、対応する脊髄点pn-kに直線を当てはめることによって脊髄の局所的方向を推定するために使用される。ここで、ｋ∈［1..K］。 直線の当てはめは目的関数
【数３】
2007111533.tif 000004
を最小化することで行われる。ここで、Ｄ（pm,Ln）は脊髄点pmから直線Ｌnまでの距離である。脊髄位置の大きな変化（ヘビーテールな観察雑音）にもかかわらず、全変化のノルムは結果をロバストにする。目的関数Ｅ（Ｌn）の最小化は勾配降下法により実施することができる。目的関数Ｅ（Ｌn）の最小化によって直線Ｌnが当てはめられると、断層像ｎについて、（速度一定の自己回帰モデルに従って）断層像ｎと直線Ｌnとの交点を求めることにより脊髄中心の予測位置
【数４】
2007111533.tif 000005
が計算される。
【００２２】
ステップ６２０では、予測された脊髄中心位置と現在の断層像における輝度変化とに基づいて現在の断層像の脊髄点が計算される。このステップは予測された脊髄中心位置から脊髄中心位置を更新することにより脊髄点を計算する。これは、リングのコントラストスコアを最大化する脊髄点を探索するためにリングモデルを用いるとともに、予測された脊髄位置に対する脊髄点の近接性も考慮しつつ行われる。脊髄中心位置の更新は、予測された脊髄中心位置を入力としたエネルギー最小化問題として定式化することができる。  予測された脊髄中心位置
【数５】
2007111533.tif 000006
が与えられれば、更新された位置と半径は下式を用いて計算することができる。
【００２３】
【数６】
2007111533.tif 000007
この式はリングモデルのコントラストスコアと予測された脊髄中心位置とを考慮に入れたエネルギー関数を最小化する。
【００２４】
このエネルギー関数の第１項はリングモデルのコントラストスコアを表している。この項は負であるから、式は最大のコントラストスコアを探索する。エネルギー関数の第２項は予測された脊髄中心位置により近い解を優先する。言い換えれば、式はコントラストスコアを最大化しようとする一方で、更新された位置と予測された位置との間の距離を最小化する。２つの項の間のバランスは調整パラメータαにより制御される。上の式を用いて計算された更新位置は現在の断層像の脊髄点として使用される。
【００２５】
現在の体軸断層像の脊髄点が検出されると、次の体軸断層像に対してこの方法が繰り返される。この方法はＣＴボリュームデータの各体軸断層像の脊髄点が検出されるまで逐次的に繰り返される。しかし、本発明の１つの実施形態によれば、体軸断層像の最大の輝度差（コントラストスコア）が閾値を下回ったときには方法を終了してもよい。体軸断層像の最大輝度差が小さい場合には、体軸断層像が脊柱の一部でないことがある。したがって、最大輝度差が閾値を下回っている場合には、体軸断層像は脊柱の一部を含んでいないと判断して、方法は終了する。
【００２６】
図７には、上で説明した方法を用いた脊髄検出の結果の一例が示されている。図７に示されているように、体軸断層像７１０，７２０および７３０はそれぞれ、リングモデルを用いて定められた脊髄領域７１２，７２２および７３２と、脊髄領域７１２，７２２および７３２のそれぞれの中心点である脊髄点７１４，７２４および７３４を有している。体軸断層像７２０および７３０によって示されているように、体軸断層像がリング状の皮質構造の一部しか含んでいない場合でも、アルゴリズムは正確な中心点とリングの半径を検出する。
【００２７】
すべての体軸断層像の脊髄点が検出されると、これらの点が脊髄の中心線を形成する。図８は、上記の方法を用いて検出された脊髄中心線８０２を示す胸部ＣＴボリュームデータセットの冠状断層像８００の例を示したものである。冠状断層像８００は冠状面に沿って生成された撮影像であり、体長軸（ｚ軸）に平行である。脊髄中心線８０２はＣＴボリュームデータの各体軸断層像において検出された脊髄点により形成されている。
【００２８】
上で説明した方法のステップは脊髄検出方法を視覚的に理解させるために述べたものである。これらのステップはＣＴ画像を表すコンピュータシステム内に格納されたＣＴボリュームデータを用いてコンピュータシステム内で実行することのできるものであることが理解されなければならない。したがって、上記方法のステップはコンピュータシステム内の内部表現として生じるものであってもよい。
【００２９】
ＣＴボリュームデータにおけるこの脊髄検出の方法は、周知のコンピュータプロセッサ、メモリユニット、ストレージデバイス、コンピュータソフトウェアおよび他のコンポーネントを用いてコンピュータ上で実施することができる。図９には、このようなコンピュータの高水準ブロック図が示されている。コンピュータ９０２はプロセッサ９０４を含んでおり、プロセッサ９０４はコンピュータ９０２の全体的動作を決定するコンピュータプログラム命令を実行することによりコンピュータ９０２の全体的動作を制御している。  コンピュータプログラム命令をストレージデバイス９１２（例えば磁気ディスク）に格納し、このコンピュータプログラム命令の実行が要求されたときにメモリ９１０にロードするようにしてもよい。したがって、上記方法のステップを実行するアプリケーションは、メモリ９１０および／またはストレージ９１２に格納されたコンピュータプログラム命令によって規定することができ、またこれらのコンピュータプログラム命令を実行するプロセッサ９０４により制御することができる。コンピュータ９０２はまた、ネットワークを介して別の装置と通信するための１つまたは複数のネットワークインタフェース９０６も有している。コンピュータ９０２はまた、コンピュータ９０２とのユーザインタラクションを可能にする装置（例えば、ディスプレイ、キーボード、スピーカ、ボタン等）である入／出力９０８も有している。当業者には、実際のコンピュータの実施形態には他のコンポーネントも含まれていること、ならびに、図９は図解目的でこのようなコンピュータのコンポーネントのいくつかを示した高水準表現であることが理解されるであろう。
【００３０】
上記の実施例の説明はすべての点で説明目的に為された例示的なものであって、限定的なものではない。また本明細書において開示されている発明の範囲は実施例の説明から定められるべきではなく、特許法により認められる最も広い解釈の幅で解釈された請求項から定められるべきである。本願において図示して説明した実施形態は、本発明の原理を説明するためだけのものであり、当業者であれば本発明の範囲および思想を逸脱することなく、種々の修正を実現することができる。当業者であれば本発明の範囲および思想から逸脱することなく他の種々の特徴の組み合わせを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】胸部ＣＴボリュームデータセットの体軸断層像の一例を示す。
【図２Ａ】閉輪郭と開輪郭を有する胸部ＣＴボリュームデータセットの体軸断層像の一例２１０を示す。
【図２Ｂ】閉輪郭と開輪郭を有する胸部ＣＴボリュームデータセットの体軸断層像の一例２２０を示す。
【図３】本発明の１つの実施形態に従って胸部および腹部のＣＴボリュームデータにおいて脊髄を検出する方法を示す。
【図４】本発明の１つの実施形態に従って体軸断層像において初期脊髄点を検出する方法を示す。
【図５】リングモデルを示す。
【図６】本発明の１つの実施形態に従って以前に処理された体軸断層像において検出された脊髄点と現在の体軸断層像の輝度変化とに基づいて現在の体軸断層像の脊髄点を検出する方法を示す。
【図７】上で説明した方法を用いた脊髄検出の結果の一例を示す。
【図８】脊髄中心線を示す胸部ＣＴボリュームデータセットの冠状断層像を示す。
【図９】本発明を実施することのできるコンピュータの高水準ブロック図を示す。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2007111533.tif 000029
【図６】
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【図７】
2007111533.tif 000031
【図８】
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【図９】
2007111533.tif 000033
【手続補正書】
【提出日】平成19年1月31日(2007.1.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
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【図４】
2007111533.tif 000035
【図５】
2007111533.tif 000036
【図６】
2007111533.tif 000037
【図９】
2007111533.tif 000038
【図１】
2007111533.tif 000039
【図２Ａ】
2007111533.tif 000040
【図２Ｂ】
2007111533.tif 000041
【図７】
2007111533.tif 000042
【図８】
2007111533.tif 000043
【外国語明細書】
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